基于时间特性的网络结构推荐
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·课题研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容和设计目标 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 推荐方法及评价指标 | 第12-25页 |
| ·常见推荐方法 | 第12-16页 |
| ·协同过滤 | 第13-14页 |
| ·基于内容 | 第14-15页 |
| ·基于网络 | 第15-16页 |
| ·混合使用 | 第16页 |
| ·常用测试方法 | 第16-18页 |
| ·数据集划分 | 第16-17页 |
| ·测试方式 | 第17-18页 |
| ·常用推荐指标 | 第18-23页 |
| ·准确率指标 | 第18-20页 |
| ·多样性指标 | 第20-21页 |
| ·相似度度量 | 第21-23页 |
| ·数据集介绍 | 第23-24页 |
| ·MovieLens100K | 第23页 |
| ·Netflix 数据集 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 时间与推荐 | 第25-29页 |
| ·用户属性 | 第25-26页 |
| ·商品属性 | 第26-27页 |
| ·数据集条件 | 第27页 |
| ·测试方法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于阶段性时间权重的物质扩散算法 | 第29-60页 |
| ·物质扩散算法 | 第29-33页 |
| ·时序扩散总论 | 第33-34页 |
| ·初始资源 | 第34-43页 |
| ·相对顺序策略 | 第35-40页 |
| ·绝对时间策略 | 第40-43页 |
| ·商品-用户资源转发 | 第43-49页 |
| ·购买行为间隔 | 第43-45页 |
| ·先驱者策略 | 第45-47页 |
| ·用户相似度策略 | 第47-49页 |
| ·用户-商品资源转发 | 第49-51页 |
| ·推荐结果调整 | 第51-52页 |
| ·多步混合 | 第52-53页 |
| ·多样性分析 | 第53-56页 |
| ·三部图算法 | 第56-59页 |
| ·标签的作用 | 第56-57页 |
| ·三部图算法 | 第57-58页 |
| ·时序三部图 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于时间特性的节点填充 | 第60-64页 |
| ·商品-时间结合 | 第60-62页 |
| ·商品节点添加 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-65页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
